Python实现增强现实：动态添加虚拟模型-优快云博客

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这篇博客介绍如何使用Python实现增强现实技术，通过实时计算摄影机位置和角度，将虚拟图像融合到视频中。主要内容包括动态放置虚拟模型，并在上传的视频或实时视频中添加模型，提供了一个初步的实验示例，鼓励读者深入探索。

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本博文用来记录使用python实现增强现实

增强现实技术，即实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。

主要工作：实现动态的放置虚拟模型，本文实现了在自己上传的视频中添加虚拟模型，也可以实时添加模型到视频里。

主要代码：

import argparse
import cv2
import numpy as np
import math
import os
from objloader_simple import *

# Minimum number of matches that have to be found
# to consider the recognition valid
MIN_MATCHES = 10  


def main():
    """
    This functions loads the target surface image,
    """
    homography = None 
    # matrix of camera parameters (made up but works quite well for me) 
    camera_parameters = np.array([[800, 0, 320], [0, 800, 240], [0, 0, 1]])
    # create ORB keypoint detector
    orb = cv2.ORB_create()
    # create BFMatcher object based on hamming distance  
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    # load the reference surface that will be searched in the video stream
    dir_name = os.getcwd()
    model = cv2.imread(os.path.join(dir_name, 'D:/Pycharm/test/book_frontal.JPG'), 0)
    # Compute model keypoints and its descriptors
    kp_model, des_model = orb.detectAndCompute(model, None)
    # Load 3D model from OBJ file
    obj = OBJ(os.path.join(dir_name, 'D:/Pycharm/test/ar/models/rat.obj'), swapyz=True)  # obj model
    # init video capture
    # cap

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